南瓜370 2021-12-19 14:20 采纳率: 100%
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某班有30名学生的3门课程成绩,请统计每个学生课程的总分、平均分,每门课程的最高分、最低分,并绘制图形,统计成绩分布。

                 成绩分析及可视化实例

【功能要求】某班有30名学生的3门课程成绩,请统计每个学生课程的总分、平均分,每门课程的最高分、最低分,并绘制图形,统计成绩分布。
【教学目标】强化numpy和matplotlib的应用能力,numpy读取csv。
1.模块化(菜单1分)


 成绩分析与可视化系统  
 1: 基本信息显示      
 2: 成绩分析          
 3: 可视化         
 4: 退出系统           

2.显示:打开文件显示全部信息(3分)
3.成绩分析:显示各科最高分、最低分、平均分,每个学生的总分(3分)
4.可视化:成绩直方图:输入某门课程名,显示对应的直方图(3分)
【参考代码】
#成绩分析及可视化实例
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
stuScore = np.loadtxt('student_score.csv',delimiter = ',')#读入成绩文件,返回数组
sumEach = np.sum(stuScore[:,1:],axis = 1)#返回每个学生3门课程总分
avgEach = np.average(stuScore[:,1:],axis = 0)#返回每个学生每门课程平均分
#返回最高分和最低分
maxMath = np.max(stuScore[:,1])
maxEng = np.max(stuScore[:,2])
maxPython = np.max(stuScore[:,3])
minMath = np.max(stuScore[:,1])
minEng = np.max(stuScore[:,2])
minPython = np.max(stuScore[:,3])
print("个人总分情况是:")
print(sumEach)
print("个人平均分情况是:")
print(avgEach)
print("班级每门课程最高分:")
print(maxMath,maxEng,maxPython)
print("班级每门课程最低分:")
print(minMath,minEng,minPython)
#取出各科成绩
mathScore = stuScore[:,1]
engScore = stuScore[:,2]
pythonScore = stuScore[:,3]
#绘制高数直方图
plt.suptitle("成绩分布直方图")
plt.subplot(3,1,1)
plt.hist(mathScore,bins=10,range=(0,100),color='red')#0-100分,分成10段
plt.xlabel("高数成绩分数段")#设置x轴标签
plt.ylabel("人数")#设置y轴标签
plt.xlim(0,100)#设置x轴区间
plt.xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])#设置x轴刻度
plt.yticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) #设置y轴刻度
plt.grid()
#绘制英语直方图
plt.subplot(3,1,2)
plt.hist(engScore,bins=10,range=(0,100),color='blue')#0-100分,分成10段
plt.xlabel("英语成绩分数段")#设置x轴标签
plt.ylabel("人数")#设置y轴标签
plt.xlim(0,10)#设置x轴区间
plt.xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])#设置x轴刻度
plt.yticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) #设置y轴刻度
plt.grid()
#绘制python直方图
plt.suptitle("成绩分布直方图")
plt.subplot(3,1,3)
plt.hist(pythonScore,bins=10,range=(0,100),color='green')#0-100分,分成10段
plt.xlabel("Python成绩分数段")#设置x轴标签
plt.ylabel("人数")#设置y轴标签
plt.xlim(0,100)#设置x轴区间
plt.xticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100])#设置x轴刻度
plt.yticks([0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100]) #设置y轴刻度
plt.grid()
plt.show()

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    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    
    def main():
        matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
        stuScore = np.loadtxt('student_score.csv', delimiter=',')  # 读入成绩文件,返回数组
        sumEach = np.sum(stuScore[:, 1:], axis=1)  # 返回每个学生3门课程总分
        avgEach = np.average(stuScore[:, 1:], axis=0)  # 返回每个学生每门课程平均分
        # 取出各科成绩
        mathScore = stuScore[:, 1]
        engScore = stuScore[:, 2]
        pythonScore = stuScore[:, 3]
        # Performanceanalysis(avgEach, stuScore, sumEach)
        while True:
            print("""成绩分析与可视化系统  
     1: 基本信息显示      
     2: 成绩分析          
     3: 可视化         
     4: 退出系统""")
            operation = input("请输入你的操作")
            if operation.isdigit():
                operation = int(operation)
                if operation == 1:
                    print(" 学号  高数  英语  python")
                    for i in stuScore:
                        print(f"{int(i[0])} {i[1]} {i[2]} {i[3]}")
                elif operation == 2:
                    Performanceanalysis(avgEach, stuScore, sumEach)
                elif operation == 3:
                    # name= input("请输入课程名")
                    # if name=='xxx':
                    # 由于不清楚你的课程名是啥,你这里自己填 if elif else结构就可以
                    Highnumberhistogram(mathScore)
                    Englishhistogram(engScore)
                    Scorehistogram(pythonScore)
                elif operation == 4:
                    import sys
                    sys.exit(0)
                else:
                    print("输入错误,请重新输入")
    
    
    def Performanceanalysis(avgEach, stuScore, sumEach):
        # 返回最高分和最低分
        maxMath = np.max(stuScore[:, 1])
        maxEng = np.max(stuScore[:, 2])
        maxPython = np.max(stuScore[:, 3])
        minMath = np.max(stuScore[:, 1])
        minEng = np.max(stuScore[:, 2])
        minPython = np.max(stuScore[:, 3])
        print("个人总分情况是:")
        print(sumEach)
        print("个人平均分情况是:")
        print(avgEach)
        print("班级每门课程最高分:")
        print(maxMath, maxEng, maxPython)
        print("班级每门课程最低分:")
        print(minMath, minEng, minPython)
    
    
    def Highnumberhistogram(mathScore):
        # 绘制高数直方图
        plt.suptitle("成绩分布直方图")
        plt.subplot(3, 1, 1)
        plt.hist(mathScore, bins=10, range=(0, 100), color='red')  # 0-100分,分成10段
        plt.xlabel("高数成绩分数段")  # 设置x轴标签
        plt.ylabel("人数")  # 设置y轴标签
        plt.xlim(0, 100)  # 设置x轴区间
        plt.xticks([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])  # 设置x轴刻度
        plt.yticks([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])  # 设置y轴刻度
        # plt.grid()
        plt.show()
    
    
    def Englishhistogram(engScore):
        # 绘制英语直方图
        plt.subplot(3, 1, 2)
        plt.hist(engScore, bins=10, range=(0, 100), color='blue')  # 0-100分,分成10段
        plt.xlabel("英语成绩分数段")  # 设置x轴标签
        plt.ylabel("人数")  # 设置y轴标签
        plt.xlim(0, 10)  # 设置x轴区间
        plt.xticks([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])  # 设置x轴刻度
        plt.yticks([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])  # 设置y轴刻度
        # plt.grid()
        plt.show()
    
    
    def Scorehistogram(pythonScore):
        # 绘制python直方图
        plt.suptitle("成绩分布直方图")
        plt.subplot(3, 1, 3)
        plt.hist(pythonScore, bins=10, range=(0, 100), color='green')  # 0-100分,分成10段
        plt.xlabel("Python成绩分数段")  # 设置x轴标签
        plt.ylabel("人数")  # 设置y轴标签
        plt.xlim(0, 100)  # 设置x轴区间
        plt.xticks([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])  # 设置x轴刻度
        plt.yticks([0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100])  # 设置y轴刻度
        # plt.grid()
        plt.show()
    
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
    

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